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Efficient hard-decision and soft-decision decoding algorithms for polar codes
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AI
DOI：10.1016/j.phycom.2025.102851.png)
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摘要
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虽然极化码能够达到信道容量并被5G标准采用，但大多数实际译码器依赖软判决。仅有少数研究考虑了高效的硬判决译码。在本工作中，我们利用极化码与Reed-Muller（RM）码之间的嵌套子码关系，提出了一种基于多数逻辑的硬判决译码器。所提出的译码器能够达到由码的最小距离决定的理论误差纠正能力的上限。此外，我们利用非信息比特的位置设计了一种复杂度降低机制，并引入了验证准则以识别成功的译码结果。我们进一步基于Kaneko等人提出的方法，将硬判决译码扩展为一种软判决近似最大似然（ML）译码器。为提高译码效率，采用了一种终止策略，一旦找到预定义数量的候选码字便停止译码过程。仿真结果表明，所提出的译码器在接近ML性能的同时，相比现有的极化码软判决算法降低了计算复杂度。
Keyword:
Polar codes
Reed-Muller codes
Maximum likelihood decoding
Hard-decision decoding
Low-complexity decoding
Majority-logic decoding
Soft-decision decoding
期刊
IF:
2.2
论文数:
360
被引数:
2.6K
机构
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